新疆暴恐事件国际舆论倾向性分析

Affected by geographic, religious, ethnic factors and foreign hostile forces, fear of violence incidents have occurred in Xinjiang from time to time. Therefore, fast, real-time grasp of the sentiment orientation of international media about fear of violence incidents in Xinjiang, contributes to launching positive public opinion struggle and seizing the initiative of counter-terrorism struggle. However, the traditional qualitative analysis method faces the enormous challenge, which cannot effectively analyze real-time mass news. This project, therefore, adopts natural language processing, sentiment analysis and machine learning methods to refine the orientation of international media, by gathering the international media reports about fear of violent incidents in Xinjiang, using named entity recognition based on deep learning and a semantic frame technique to extract news events, and using a multi-level fine-grained sentiment analysis method. Meanwhile, this project improves the PageRank algorithm by integrating various factors of media reports against fear of violent incidents in Xinjiang to compute the influence of media, thus evaluating the orientation and influence of the major international media about fear of violent incidents in Xinjiang comprehensively. Moreover, the orientation, the influence, the content of events of interest and the event evolution of international media about fear of violent incidents in Xinjiang are to be presented by visualization methods such as sentiment map, keyword cloud and text topic flow, so as to improve the efficiency and accuracy of public opinion analysis.

受地缘、宗教、民族等因素的作用以及来自境外敌对势力的影响，新疆暴恐事件时有发生，因此，快速、实时地掌握国际媒体对新疆暴恐事件的情感倾向性，有助于开展积极的舆论斗争，掌握反恐斗争的主动权。传统的定性分析方法面临极大的挑战，不能够对大量新闻数据进行实时有效地分析。本项目利用自然语言处理、情感分析和机器学习方法，通过采集国际媒体关于新疆暴恐事件的报道，利用基于深度学习的命名实体识别和语义框架技术抽取新闻事件（5W1H），采用多层次细粒度情感分析等方法细化国际媒体的倾向性。同时，通过改进PageRank算法融合针对新疆暴恐事件的媒体报道的各种因素，计算媒体的影响力，综合评判国际主要媒体对于新疆暴恐事件的倾向性和影响力。将国际媒体对新疆暴恐事件的倾向性、影响力、关注事件的内容、事件演化过程以情感地图、关键词云和文本主题流等可视化方法加以展示，提高舆情分析的效率和精度。

中文摘要 (对项目的背景、主要研究内容、重要结果、关键数据及其科学意义等做简单概述，800字以内)：.上世纪90年代以来，新疆受国际恐怖主义和宗教极端主义影响，在一段时间内暴力恐怖事件呈多发频发态势。面对复杂严峻的形势，在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下，当前反恐维稳斗争取得重大阶段性成果。但是其长期性、复杂性、尖锐性依然突出，必须保持高度警惕。实时地掌握国际媒体对新疆暴恐事件的情感倾向性，有助于开展积极的舆论斗争，掌握反恐斗争的主动权。.① 在计算国际舆论倾向性方面，提出了基于细粒度词表示的命名实体识别方法，进而从新闻信息中抽取新闻的5W1H，通过基于多故事线的事件摘要提取方法生成新闻摘要，进行了多语言切换情景中的情感检测研究、基于LSTM的新疆暴恐事件新闻情感倾向性分析研究等工作，提出了基于两阶段注意力机制的立场检测方法，同时对社会化网络谣言检测进行了一定的研究。.② 在计算国际新闻媒体影响力方面，进行了用户观点识别研究、评论者声誉度研究，提出了基于主题模型的新疆暴恐舆情主题演化分析方法和一种综合用户间的网络结构与行为关系评价影响力的方法，并在此基础是提出了面向重大突发社会安全事件的新闻媒体国际影响力分析方法。.③ 在信息可视化方面，基于GDELT谷歌全球新闻数据库，构建了新闻媒体实时舆情分析可视化平台，将国际媒体对新疆暴恐事件的倾向性、影响力、关注事件的内容、事件演化过程等，以情感地图、关键词云和文本主题流等可视化方法加以展示，提高了舆情分析的效率和精度。.项目执行期间，在细粒度命名实体识别、新疆暴恐舆情分析、立场检测、新闻媒体国际影响力分析等方面取得了初步成果。发表核心期刊论文18篇以上，1篇会议论文，申请专利4项并授权1项，构建了新闻媒体实时舆情分析可视化平台，参加多项技术评测并取得较好名次。在人才培养方面，培养了1名博士毕业生和7名硕士毕业生，并有2名在读硕士参与项目。